GAEO.ru 
Тендеры и лиды
Информация
Когда говорят о GEO-продвижении, разговор быстро сводится к вопросу: где именно нужно публиковаться, чтобы нейросети начали рекомендовать компанию или эксперта?
На собственном сайте? В СМИ? На VC? Habr? Sostav? В Яндекс.Услугах? В каталогах? На картах?
Универсального ответа я не нашел.
Зато за несколько недель собственного GEO-продвижения у меня накопился массив примерно из 500 ответов 9 нейросетей и интерфейсов по одному конкурентному интенту. Этого уже достаточно, чтобы увидеть закономерности.
Самое интересное: разные нейросети используют разные наборы источников. Даже когда отвечают на практически одинаковый вопрос.
Поэтому стратегия вида «опубликуем 10 статей на одной хорошей площадке» выглядит для GEO слишком хрупкой.
Ниже покажу, что именно увидел на своих данных.
Я продвигаю собственную персональную практику GAEO.ru и использую себя как один из тестовых объектов.
Основной запрос мониторинга:
«Посоветуй 5-10 специалистов в РФ по GEO продвижению в ответах нейросетей. Не агентства».
То есть задача сложнее брендового запроса «Кто такой Алексей Яковлев?».
Нейросеть должна:
сама собрать рынок;
определить подходящих кандидатов;
отличить персонального специалиста от агентства;
решить, кого стоит рекомендовать;
желательно подтвердить выбор источниками.
Проверялись:
ChatGPT;
Google AI Mode;
Gemini;
Perplexity;
Поиск с Алисой;
Чат с Алисой AI;
DeepSeek;
Grok;
GigaChat.
Мониторинг вел через BrandFound, а результаты дополнительно перепроверял руками.
Это оказалось обязательным.
Сервис иногда засчитывал другого Алексея или человека с похожей фамилией как мое упоминание. Был даже случай, когда GigaChat действительно написал «Алексей Яковлев», но приписал этому человеку чужую профессиональную биографию.
Поэтому автоматическое «бренд найден» я не считаю достаточным.
Мне важно, что нейросеть действительно рекомендует Алексея Яковлева, GEO/AEO-эксперта GAEO.ru.
Подробную динамику самого продвижения я уже разобрал в отдельном кейсе GAEO.ru. За первый месяц фактическая видимость по основному интенту выросла примерно с 22% до 48%.
Здесь интересует другая часть эксперимента:
какие документы нейросети использовали, когда выбирали специалистов.
За время мониторинга я не увидел площадку, которая одинаково хорошо работала бы во всех нейросетях.
Например:
собственный GAEO.ru очень хорошо работал в ChatGPT, Google AI Mode и Алисе;
сравнительная статья на Sostav оказалась сильной сразу для нескольких нейросетей;
Workspace особенно хорошо подхватывали Google и Алиса;
Яндекс.Услуги регулярно использовала Алиса;
публикация РБК Компании в отдельный период совпала с появлением меня в DeepSeek;
Perplexity в одном из свежих замеров буквально заполнил источники материалами VC;
Habr регулярно появлялся у DeepSeek, Grok, Google и Алисы.
То есть вопрос «какая площадка лучше для GEO?» сам по себе поставлен слишком широко.
Правильнее спрашивать:
какие источники используют конкретные нейросети по конкретному интенту?
И уже после этого решать, где публиковаться.
Начну с GAEO.ru.
За период анализа сайт появлялся среди источников в десятках ответов. Особенно часто его использовали:
ChatGPT;
Поиск с Алисой;
Чат с Алисой AI;
Google AI Mode.
Для этих нейросетей собственный сайт стал одним из самых стабильных источников информации обо мне.
Это логично.
На GAEO.ru собраны:
специализация;
профессиональная биография;
услуги;
кейсы;
статьи;
отзывы;
внешние публикации и упоминания.
Есть и структурированные данные Schema.org, которые связывают Алексея Яковлева, GAEO.ru, статьи и профессиональную биографию в одну сущность.
Но одного сайта оказалось недостаточно.
В некоторых ответах нейросеть находила GAEO.ru, понимала, что я занимаюсь GEO, но все равно не рекомендовала меня.
Особенно показателен Perplexity.
На раннем этапе он несколько раз находил GAEO.ru, но классифицировал проект как агентство. В запросе было прямое условие «не агентства», поэтому кандидат автоматически выпадал.
То есть документ был найден.
А сущность интерпретирована неправильно.
Позже, когда появились внешние страницы, где меня прямо называли персональным GEO/AEO-специалистом, ситуация изменилась.
Для меня это один из главных аргументов против стратегии «сделаем идеальный сайт, и этого хватит».
Сайт нужен.
Но нейросеть сравнивает его с остальным интернетом.
В середине июля вышла сравнительная публикация на Sostav, где рассматривались персональные GEO-специалисты.
Алексей Яковлев там стоит на 1 месте.
Для эксперимента особенно ценно другое: в публикации однозначно зафиксировано, что это именно персональный специалист, а GAEO.ru не классическое агентство.
Материал быстро начал встречаться в источниках разных нейросетей.
В первом большом срезе он появился более чем в 50 ответах.
Его использовали:
ChatGPT;
Gemini;
Google AI Mode;
Perplexity;
Grok.
Причем почти во всех ответах, где использовался этот документ, присутствовал и Алексей Яковлев.
Я бы не утверждал, что одна статья сама по себе «вывела меня в нейросети».
До нее уже существовали GAEO.ru, профессиональные профили, другие публикации и накопленные сигналы.
Но влияние материала хорошо видно по времени.
Особенно заметно это было в Gemini и Perplexity. До середины июля видимость там была низкой, после появления внешней сравнительной публикации рекомендации начали встречаться намного чаще.
Почему такой формат оказался удобным для нейросетей?
Потому что статья уже выполняет часть их работы:
собирает рынок;
сравнивает кандидатов;
классифицирует их;
описывает специализацию;
объясняет критерии выбора.
Для ответа «кого посоветуешь?» такой документ структурно очень удобен.
Но здесь есть проблема.
Летом 2026 года рынок GEO быстро начал заполняться статьями вида:
«ТОП-10 GEO-специалистов»
или:
«Лучшие агентства по продвижению в нейросетях».
Причем автор или заказчик публикации часто находится на 1 месте.
Все сапожники в сапогах.
Поэтому я не думаю, что будущее GEO состоит из бесконечной войны саморейтингов.
Такие документы работают, но их нужно поддерживать другими типами источников.
Отдельный интерес представляет публичный кейс на Workspace.
В первой выборке он встретился примерно в 20 ответах, и во всех этих ответах присутствовал Алексей Яковлев.
Особенно часто кейс использовали:
Google AI Mode;
Поиск с Алисой.
Почему кейс ценен?
Сравните 2 документа.
Первый:
«Алексей Яковлев занимается GEO».
Второй:
«Вот конкретный GEO-проект Алексея Яковлева, задача, действия и результат».
Для нейросети это разные уровни подтверждения.
Первый документ сообщает специализацию.
Второй дает доказательство практической работы.
Поэтому я считаю кейсы одним из самых недооцененных типов GEO-контента.
Особенно если они содержат:
исходную ситуацию;
измеримые показатели;
сроки;
действия;
результат;
ссылки на подтверждения.
Самый подробный вариант собственного эксперимента я позже вынес в отдельный кейс на GAEO.ru, где уже есть динамика с 22% до 48%, источники и разбивка по нейросетям.
Еще один очень характерный пример — мой профиль на Яндекс.Услугах.
Он неоднократно встречался среди источников Алисы.
В первой выборке я насчитал около 14 ответов, где использовался профиль, и во всех этих ответах присутствовал Алексей Яковлев.
Особенно часто это происходило в Чате с Алисой AI.
Здесь нет ничего мистического.
Если пользователь спрашивает Яндекс о специалисте, собственный профессиональный сервис Яндекса является естественным кандидатом на источник.
Но для GEO это важная практическая подсказка.
Если вы продвигаете эксперта в Алисе, а его профиль на Яндекс.Услугах:
пустой;
устаревший;
плохо описывает специализацию;
содержит неправильные услуги;
не связан с основным сайтом,
вы игнорируете источник, который Алиса вполне реально может использовать.
При этом для ChatGPT тот же профиль может иметь намного меньшее значение.
Открыть профиль на Яндекс.Услугах →
С публикацией на РБК Компании получился особенно наглядный эпизод.
21, 22 и 23 июля DeepSeek несколько дней подряд рекомендовал меня по основному запросу.
Во всех этих ответах среди используемых источников присутствовала моя публикация РБК.
Потом РБК исчез из набора источников DeepSeek.
Одновременно исчез и я.
Это всего несколько наблюдений, поэтому делать вывод «РБК гарантированно продвигает в DeepSeek» было бы глупо.
Но сам механизм виден отлично.
Нейросеть каждый раз формирует некоторый набор документов.
Если в него попадает сильный документ, однозначно связывающий человека с нужной специализацией, вероятность рекомендации растет.
Если документ выпадает, кандидат может исчезнуть.
Именно поэтому GEO-видимость может гулять день ото дня даже без каких-либо изменений на сайте.
Читать публикацию РБК Компании →
11 августа я сделал дополнительный контрольный замер по почти идентичному запросу.
В этот день Perplexity меня не рекомендовал.
Зато его набор источников был очень показателен.
В нем оказалось много материалов VC:
рейтинги GEO-специалистов;
подборки;
сравнения;
статьи агентств;
отраслевые обзоры.
То есть в конкретной генерации Perplexity практически построил свой рынок из документов VC и нескольких других внешних площадок.
Sostav, который до этого прекрасно работал в других ответах, в этой генерации уже не обеспечил мне рекомендацию.
Отсюда простой вывод:
если важен Perplexity, имеет смысл отдельно изучать его текущий набор источников и присутствовать именно там.
Для другого бизнеса такой площадкой может оказаться совсем не VC.
Еще одна площадка, которую я после анализа поднял для себя в приоритете, — Habr.
В свежих ответах Habr встречался:
у DeepSeek;
у Grok;
в Google AI Mode;
у Алисы.
Причем зачастую именно там, где меня пока не было.
Это довольно полезный сигнал.
Если конкуренты представлены на домене, который регулярно использует сразу несколько целевых нейросетей, имеет смысл проверить, можно ли создать там нормальный экспертный материал.
Именно поэтому часть результатов этого исследования я планирую переработать в отдельную публикацию для Habr.
Но формат будет другим.
На собственном сайте и Workspace можно подробно обсуждать продвижение эксперта.
Для Habr логичнее показать:
данные;
методику;
различия источников;
ошибки мониторинга;
особенности разных нейросетей.
Одна фактическая база может давать несколько разных публикаций.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13691 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
К концу июля ChatGPT практически стабильно рекомендовал меня по основному интенту.
В контрольном замере 11 августа Алексей Яковлев снова оказался на 1 месте.
В источниках ChatGPT регулярно встречались:
GAEO.ru;
внешние публикации;
профессиональные страницы;
РБК;
Sostav.
То есть я не увидел признаков того, что ChatGPT требует какой-то одной «магической» площадки.
Скорее наоборот.
Чем плотнее вокруг сущности экспертного бренда становится набор согласованных документов, тем устойчивее рекомендация.
Для меня сейчас это выглядит так:
собственный сайт + биография + статьи + кейсы + отзывы + внешние публикации + профили.
Причем все они должны описывать одного и того же человека одинаково.
Если на сайте написано «независимый эксперт», на одной площадке «агентство», а на другой человек вообще представлен как SEO-фрилансер, нейросети приходится самой разбираться в противоречиях.
И иногда она разбирается неправильно.
Google AI Mode стал одной из самых результативных нейросетей в моем эксперименте.
К последней неделе июля видимость дошла до 100%.
Особенно хорошо там работали:
собственный GAEO.ru;
Workspace;
Sostav;
внешние экспертные материалы.
Google регулярно подхватывал именно документы, где есть нормальная структура и достаточно информации для ответа.
Это еще один аргумент в пользу полноценных текстовых кейсов.
Скриншот результата сам по себе почти ничего не объясняет.
Страница с задачей, действиями, цифрами и выводами дает нейросети намного больше материала.
Еще одно наблюдение — нельзя считать «Алису» одной точкой измерения.
Поиск с Алисой и Чат с Алисой AI в моих замерах давали разную видимость и использовали разные наборы источников.
Поиск с Алисой к концу июля показывал примерно 57% видимости.
Чат с Алисой был заметно менее стабильным.
При этом именно в экосистеме Яндекса особенно часто всплывали:
Яндекс.Услуги;
GAEO.ru;
кейсы;
TenChat;
отдельные внешние публикации.
Поэтому при анализе GEO я вообще стараюсь не объединять разные интерфейсы только потому, что за ними стоит один бренд.
Для пользователя это разные точки входа.
Для мониторинга тоже.
Gemini в начале эксперимента почти меня не рекомендовал.
Позже видимость заметно выросла.
В источниках начали появляться внешние сравнительные материалы, в том числе Sostav.
Это похоже на ситуацию, где собственного заявления эксперта было недостаточно для устойчивого попадания в рекомендации, а внешний массив подтверждений постепенно изменил картину.
Но Gemini пока остается для меня менее стабильным, чем ChatGPT или Google AI Mode.
По Grok и GigaChat у меня пока недостаточно хорошего результата, чтобы писать красивую историю успеха.
И это тоже данные.
Grok использует большой набор внешних источников, включая Habr, Sostav, VC и другие площадки.
Но устойчивой рекомендации Алексея Яковлева пока нет.
С GigaChat ситуация еще слабее.
Автоматический мониторинг несколько раз создавал впечатление присутствия, но после ручной проверки часть результатов оказалась ложной.
Поэтому фактическая видимость по основному интенту там близка к нулю.
Я считаю намного полезнее видеть это в отчете, чем рисовать себе красивый BMR.
В конце июля дневная видимость у меня могла выглядеть примерно так:
56% → 44% → 56% → 50% → 33% → 56% → 44%.
Это один и тот же интент.
Один и тот же эксперт.
Разница в несколько дней.
Не думаю, что за сутки моя профессиональная репутация сначала выросла в 1,5 раза, потом рухнула, а затем опять восстановилась.
Меняется выбор документов.
Появляются новые публикации.
Нейросеть собирает немного другой набор кандидатов.
Сам рынок GEO особенно шумный, потому что здесь почти каждый специалист одновременно является собственным GEO-клиентом.
Сегодня выходит статья:
«Лучший GEO-специалист — Вася».
Завтра другая:
«Лучший GEO-специалист — Петя».
Послезавтра появится еще 3 рейтинга.
Поэтому я смотрю:
недельную динамику;
положение в списке;
источники;
характер рекомендации.
Один скриншот «я №1 в ChatGPT» хорош для презентации.
Для анализа этого мало.
Из собственного эксперимента у меня сейчас складывается довольно простая архитектура.
Он нужен как главный источник фактов.
На нем должны быть:
услуги;
цены или принципы расчета;
биография эксперта;
кейсы;
отзывы;
статьи;
контакты;
внешние публикации.
Карты, профессиональные сервисы, каталоги и отраслевые площадки.
Но я бы не ставил цель зарегистрироваться в 100 каталогах.
Намного полезнее полноценно заполнить 8-10 сильных профилей.
На своем сайте и внешних площадках.
Они подтверждают, что специалист действительно делал то, о чем говорит.
Исследования, инструкции, разборы, экспертные комментарии.
Здесь человек становится источником знаний для нейросети.
Рейтинги, отраслевые обзоры, интервью, упоминания.
Именно они помогают подтвердить позиционирование внешним источником.
Особенно там, где текст отзыва описывает саму работу и результат.
Отзывы «все отлично» дают мало фактуры.
Отзыв «пришел с задачей X, специалист сделал Y, получили Z» намного полезнее.
На GAEO.ru я сейчас собираю такие подтверждения на отдельной странице отзывов и в разделе публикаций и внешних упоминаний.
Я бы не начинал с выбора площадки.
Сначала нужен замер.
Берем реальные коммерческие интенты и смотрим:
кого рекомендует каждая целевая нейросеть;
какие источники она использует;
какие типы документов встречаются чаще;
где представлены конкуренты;
каких подтверждений нет у продвигаемого бизнеса.
После этого становится намного проще принять решение.
Если Алиса берет Яндекс.Услуги, приводим в порядок Яндекс.Услуги.
Если Perplexity постоянно берет VC, изучаем VC.
Если DeepSeek использует Habr, думаем, какой материал имеет смысл опубликовать на Habr.
Если ChatGPT активно использует собственный сайт, усиливаем сайт.
Если нейросети находят компанию, но неверно ее классифицируют, исправляем описание сущности во всех основных источниках.
Это намного рациональнее, чем составлять универсальный список «20 площадок для GEO».
Изначально я уделял очень много внимания самому GAEO.ru.
Это было правильно.
Сайт действительно стал одним из главных источников.
Но после нескольких недель мониторинга я поднял в приоритете внешние публикации.
Особенно:
Habr;
VC;
РБК Компании;
Workspace;
Sostav;
TenChat.
Причина простая.
В тех нейросетях, где собственный сайт уже работает хорошо, задача постепенно решается.
А там, где меня пока нет, я регулярно вижу конкурентов именно через внешние источники.
Следующий логичный шаг — создавать на этих площадках документы, которые имеют смысл сами по себе и одновременно усиливают профессиональную сущность.
Не обязательно очередной рейтинг.
Исследование вроде этого часто ценнее.
Нейросети не используют единый каталог «лучших специалистов».
Каждая генерация собирается из некоторого набора доступных источников.
В разных нейросетях этот набор заметно отличается.
Поэтому устойчивое GEO-продвижение личного бренда или компании строится на нескольких типах документов:
собственный сайт + профессиональные профили + кейсы + отзывы + экспертные публикации + независимые внешние упоминания.
При этом источники должны согласованно отвечать на базовые вопросы:
кто это;
чем занимается;
какие задачи решает;
почему ему можно доверять;
какие результаты есть;
кто еще это подтверждает.
В моем эксперименте именно после формирования такого массива фактическая видимость по конкурентному интенту выросла примерно с 22% до 48% за месяц.
Посмотреть полный кейс GAEO.ru →
Подробную динамику можно посмотреть в кейсе собственного GEO-продвижения.
А первоначальный подход к продвижению экспертов я описывал в статье «Продвижение в нейросетях личного бренда эксперта в 2026».
Через несколько недель практики я бы добавил к той статье один главный совет:
не угадывайте, какой источник любит нейросеть. Сначала измерьте это на своих запросах.
Тогда GEO начинает выглядеть намного меньше как магия и намного больше как обычная системная работа с данными, контентом и репутацией.
